mindspore.dataset.Flowers102Dataset

class mindspore.dataset.Flowers102Dataset(dataset_dir, task='Classification', usage='all', num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)[源代码]

读取和解析Flowers102数据集的源文件构建数据集。

根据给定的 task 配置，生成数据集具有不同的输出列：

task = ‘Classification’，输出列： [image, dtype=uint8] 、 [label, dtype=uint32] 。
task = ‘Segmentation’，输出列： [image, dtype=uint8] 、 [segmentation, dtype=uint8] 、 [label, dtype=uint32] 。

参数：

dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录的路径。
task (str, 可选) - 指定读取数据的任务类型，支持 ‘Classification’和 ‘Segmentation’。默认值：’Classification’。
usage (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为 ‘train’， ‘valid’， ‘test’或 ‘all’。默认值：’all’，读取全部样本。
num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：None，所有图像样本。
num_parallel_workers (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：1。
shuffle (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None。下表中会展示不同参数配置的预期行为。
decode (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作。默认值：False，不解码。
sampler (Union[Sampler, Iterable], 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。默认值：None。下表中会展示不同配置的预期行为。
num_shards (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值：None。指定此参数后， num_samples 表示每个分片的最大样本数。
shard_id (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值：None。只有当指定了 num_shards 时才能指定此参数。

异常：

RuntimeError - dataset_dir 路径下不包含任何数据文件。
RuntimeError - 同时指定了 sampler 和 shuffle 参数。
RuntimeError - 同时指定了 sampler 和 num_shards 参数或同时指定了 sampler 和 shard_id 参数。
RuntimeError - 指定了 num_shards 参数，但是未指定 shard_id 参数。
RuntimeError - 指定了 shard_id 参数，但是未指定 num_shards 参数。
ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
ValueError - shard_id 参数错误，小于0或者大于等于 num_shards 。

说明

此数据集可以指定参数 sampler ，但参数 sampler 和参数 shuffle 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。

配置 sampler 和 shuffle 的不同组合得到的预期排序结果
参数 sampler	参数 shuffle	预期数据顺序
None	None	随机排列
None	True	随机排列
None	False	顺序排列
sampler 实例	None	由 sampler 行为定义的顺序
sampler 实例	True	不允许
sampler 实例	False	不允许

关于Flowers102数据集：

Flowers102数据集由102个花类别组成，每个类由40到258张图像组成，这些花常见于英国。

以下是原始的Flowers102数据集结构。可以将数据集文件解压缩到此目录结构中，并通过MindSpore的API读取。

.
└── flowes102_dataset_dir
     ├── imagelabels.mat
     ├── setid.mat
     ├── jpg
          ├── image_00001.jpg
          ├── image_00002.jpg
          ├── ...
     ├── segmim
          ├── segmim_00001.jpg
          ├── segmim_00002.jpg
          ├── ...

引用：

@InProceedings{Nilsback08,
  author       = "Maria-Elena Nilsback and Andrew Zisserman",
  title        = "Automated Flower Classification over a Large Number of Classes",
  booktitle    = "Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing",
  month        = "Dec",
  year         = "2008",
}

样例：

>>> flowers102_dataset_dir = "/path/to/flowers102_dataset_directory"
>>> dataset = ds.Flowers102Dataset(dataset_dir=flowers102_dataset_dir,
...                                task="Classification",
...                                usage="all",
...                                decode=True)

预处理操作

`mindspore.dataset.Dataset.apply`	对数据集对象执行给定操作函数。
`mindspore.dataset.Dataset.concat`	对传入的多个数据集对象进行拼接操作。
`mindspore.dataset.Dataset.filter`	通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。
`mindspore.dataset.Dataset.flat_map`	对数据集对象中每一条数据执行给定的数据处理，并将结果展平。
`mindspore.dataset.Dataset.map`	给定一组数据增强列表，按顺序将数据增强作用在数据集对象上。
`mindspore.dataset.Dataset.project`	从数据集对象中选择需要的列，并按给定的列名的顺序进行排序。
`mindspore.dataset.Dataset.rename`	对数据集对象按指定的列名进行重命名。
`mindspore.dataset.Dataset.repeat`	重复此数据集 count 次。
`mindspore.dataset.Dataset.reset`	重置下一个epoch的数据集对象。
`mindspore.dataset.Dataset.save`	将数据处理管道中正处理的数据保存为通用的数据集格式。
`mindspore.dataset.Dataset.shuffle`	通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。
`mindspore.dataset.Dataset.skip`	跳过此数据集对象的前 count 条数据。
`mindspore.dataset.Dataset.split`	将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。
`mindspore.dataset.Dataset.take`	从数据集中获取最多 count 的元素。
`mindspore.dataset.Dataset.zip`	将多个dataset对象按列进行合并压缩，多个dataset对象不能有相同的列名。

Batch（批操作）

`mindspore.dataset.Dataset.batch`	将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 per_batch_map 指定组合前要进行的预处理操作。
`mindspore.dataset.Dataset.bucket_batch_by_length`	根据数据的长度进行分桶。
`mindspore.dataset.Dataset.padded_batch`	将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 pad_info 预先将样本补齐。

迭代器

`mindspore.dataset.Dataset.create_dict_iterator`	基于数据集对象创建迭代器。
`mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator`	基于数据集对象创建迭代器。

数据集属性

`mindspore.dataset.Dataset.get_batch_size`	获得数据集对象定义的批处理大小，即一个批处理数据中包含的数据条数。
`mindspore.dataset.Dataset.get_class_indexing`	返回类别索引。
`mindspore.dataset.Dataset.get_col_names`	返回数据集对象中包含的列名。
`mindspore.dataset.Dataset.get_dataset_size`	返回一个epoch中的batch数。
`mindspore.dataset.Dataset.get_repeat_count`	获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。
`mindspore.dataset.Dataset.input_indexs`	获取/设置数据列索引，它表示使用下沉模式时数据列映射至网络中的对应关系。
`mindspore.dataset.Dataset.num_classes`	获取数据集对象中所有样本的类别数目。
`mindspore.dataset.Dataset.output_shapes`	获取数据集对象中每列数据的shape。
`mindspore.dataset.Dataset.output_types`	获取数据集对象中每列数据的数据类型。

应用采样方法

`mindspore.dataset.MappableDataset.add_sampler`	为当前数据集添加子采样器。
`mindspore.dataset.MappableDataset.use_sampler`	替换当前数据集的最末子采样器，保持父采样器不变。

其他方法

`mindspore.dataset.Dataset.device_que`	将数据异步传输到Ascend/GPU设备上。
`mindspore.dataset.Dataset.sync_update`	释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。
`mindspore.dataset.Dataset.sync_wait`	为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。
`mindspore.dataset.Dataset.to_json`	将数据处理管道序列化为JSON字符串，如果提供了文件名，则转储到文件中。